中新社北京9月13日電 題：專訪畢馬威中國張慶杰：AI+重點產業擁有萬億元級增量空間

　　中新社記者 龐無忌

　　今年以來，AI(人工智能)浪潮席卷全球，加速與千行百業融合。2025年中國國際服務貿易交易會(下稱“服貿會”)正在北京舉行，畢馬威中國數字化賦能及人工智能主管合伙人張慶杰近日在接受中新社記者專訪時表示，AI+重點產業擁有萬億元(人民幣)級增量空間，其核心是從“工具賦能”“業務融合”邁向“商業演進”，乃至“生態重塑”。

　　他表示，產業界對AI的應用正在發生變化。首先，場景應用從“單點嘗試”到“系統融合”。AI不再僅是孤立的應用，而是逐漸融入核心業務流程，并與IT(信息技術)應用系統深度融合。

　　其次，企業不再一味追求大模型。在許多特定場景中，參數更少、專注性更強的小模型(SLM)，因其更低的成本、更快的響應速度和更好的數據隱私保護，成為更經濟實用的選擇。

　　此外，企業對AI的應用重點正從“提升效率”轉向“直接變現”，越來越多地將其直接用于創造新收入來源和商業模式。

　　畢馬威中國在服貿會期間發布《智能行業-通過AI驅動轉型創造價值的藍圖》報告，詳細分析了AI+重點行業的發展進程。張慶杰表示，目前金融、醫療、制造等領域是AI+重點產業的“主戰場”。例如，制造領域以智能升級為核心，驅動自動化與良品率提升。

　　目前已有一些場景顯現巨大潛力。張慶杰認為，垂直行業大模型正成為規模化商業化的重點，例如醫療領域的AI輔助診斷系統和AI驅動的藥物研發，以及金融與法律領域的智能風控、智能投顧、合同審查、合規預警等。

　　另一個潛力較大的場景是AI智能體的應用，已從概念驗證走向生產環節，開始處理企業核心業務，例如企業服務中的AI客服、AI排班、AI運營等服務，以及制造業的流程自動化、供應鏈優化、倉儲管理等。

　　張慶杰表示，與此同時，AI+重點產業發展也面臨瓶頸。一是數據瓶頸。數據質量差、存在大量噪聲與缺失，形成數據孤島，難以實現“數據-模型-反饋”閉環，制約模型優化。

　　二是技術瓶頸。AI研發與算力成本高，而傳統產業對價格敏感；通用大模型與專業場景適配難，而開發行業小模型需要深厚的領域知識。此外，大模型幻覺依然存在，AI“黑箱”特性在工業、醫療等場景面臨信任危機。

　　三是人才瓶頸。既懂AI又懂行業的復合型人才稀缺。

　　四是商業變現與合規瓶頸。除降本外，AI增收的商業模式尚不清晰，而且數據隱私、算法公平性等合規要求日趨嚴格。

　　他指出，突破這些瓶頸需多方協同。技術側需發展高效、可解釋的垂直模型，企業側需加強數據治理并推動組織轉型，政策側應加快標準制定與生態建設。只有打通這些環節，產業智能化才能實現規模化落地。(完)